近日，北約在愛沙尼亞邊境舉行“刺猬25”聯合軍演。其中，一套名為“雅典娜”的人工智能（AI）軍事指揮系統引發外媒關注。該系統基于神經形態計算架構，采用生成式AI技術，在模擬攻擊場景測試中，僅用5分鐘就生成10套完整作戰方案，其響應速度和決策效率遠超人類指揮團隊。

重塑現代軍事指揮體系

眾所周知，在第五代通信、量子傳感等顛覆性技術推動下，現代戰爭的信息化程度正呈現幾何級數增長態勢：一架偵察無人機每秒可傳回5GB影像數據，電子戰系統可同時監聽數百個無線電頻道，衛星網絡時刻追蹤成千上萬個地面目標……戰場數據生成速率逐年大幅遞增，傳統指揮體系已難以滿足現代戰爭對態勢感知實時性和決策精準度的嚴苛要求。在此背景下，新一代AI軍事指揮系統成為軍事技術發展的必然選擇。

AI軍事指揮系統是一種利用人工智能技術處理和整合戰場海量信息的決策支持系統。其核心工作原理是通過機器學習算法實時分析多維數據，自動完成戰場態勢評估、威脅等級排序，模擬“參謀思維”識別目標規律推演戰場走向，生成相應作戰方案并協調武器平臺實施打擊。

區別于傳統指揮體系，AI軍事指揮系統以秒級響應重構從偵察到打擊的“殺傷鏈閉環”，通過算法加速OODA（觀察—判斷—決策—行動）循環，實現快速決策與資源優化配置。這類系統依托人工智能、大數據分析和邊緣計算等技術，實時融合多源信息，處理海量戰場數據，幫助指揮官從紛繁復雜的戰場信息中快速抓取關鍵情報，顯著提升指揮決策效率。

從輔助分析到自主決策

此前，AI技術在軍事領域的應用主要集中在數據分析環節。如以色列“蒼鷺”無人機加裝AI圖像分析模塊，使其雷達能較為精確地穿透偽裝，發現目標。德國聯邦國防軍的一項測試表明，利用AI技術預測裝備零部件的故障時間點，可提前優化維修資源配置，將戰車完好率從68%提升至92%，同時大幅提高資源調度效率。

隨著AI技術的持續發展，其在軍事領域的應用正從數據分析向更高級的指揮決策環節拓展。全球許多國家正加速推進AI軍事指揮系統的研發與應用，并在關鍵技術領域取得一定進展。

在火力分配環節，以色列的“火力工廠”AI系統可根據空襲目標數量計算所需彈藥量，確定打擊目標的優先級，根據位置、視線、有效性和可用彈藥等因素為不同目標選擇最佳武器平臺。

作戰行動層面，無人機蜂群戰術同樣得到AI技術的強大賦能。無人機蜂群能在AI的指揮下自主規劃最優偵察路線，一旦發現高價值目標，系統能自動指派攜帶精確制導彈藥的無人機實施快速精準打擊。

技術迭代的發展方向

當前，在AI軍事指揮系統研發的競爭中，各國正沿著幾個關鍵方向加速技術突破。

一是腦機接口融合。法國防務巨頭泰雷茲公司等機構正加緊測試視覺皮層投射技術。該項前沿技術能將高度凝練的戰場態勢信息，通過神經接口，繞過傳統屏幕與圖像解析步驟，直接編碼投射至指揮官的視覺神經皮層，形成直觀的“腦內成像”。測試數據顯示，該技術可降低傳統人機交互中信息轉譯存在的誤差風險，將戰場態勢感知延遲縮短至50毫秒內，使指揮決策效率接近人類生理極限水平。

二是抗干擾進化。以色列國防軍利用生成式對抗網絡（GAN）技術進行針對性訓練，模擬再現對手使用的各類戰術欺騙手段，通過持續不斷地讓AI軍事指揮系統在虛擬欺騙環境中進行攻防對抗訓練，顯著提升AI識別真偽和抗誘騙的能力。測試數據顯示，最新一代AI軍事指揮系統的抗干擾能力已提升8倍。這種算法層面的韌性增強，將成為未來電子對抗與信息戰中決定系統穩定性的核心要素。

三是AI算力下沉。這一技術方向的核心在于將AI指揮決策能力從傳統的指揮中樞向戰場末端延伸，從而提升獨立作戰單元的自主性和生存能力。以外軍正積極研發的單兵AI頭盔系統為例，該系統通過在裝備中嵌入高性能AI處理芯片，實現了AI算力的本地化部署。在遭遇通信中斷或進入信號黑障區等極端環境下，士兵仍能利用本地算力自主完成目標識別與分析任務，并將誤判率控制在5%以內。

得益于AI技術在戰場態勢感知、戰術決策優化和資源調度等方面的優勢，當前AI軍事指揮系統已從技術驗證階段逐步邁向實戰化部署，成為多國軍事智能化轉型的核心支柱。與此同時，也應該看到，這一技術的快速發展也伴隨著多重挑戰。

撇開倫理與法律問題，僅在技術層面，就面臨多重難題。比如AI系統的“黑箱”特性導致決策過程缺乏透明度，戰場誤判風險難以避免；電子戰環境下的AI抗干擾能力仍待提升，對手可能通過數據污染或算法欺騙誘導系統做出錯誤決策等。

分析人士指出，未來AI軍事指揮系統的發展須在技術創新與倫理約束之間尋求平衡。一方面要持續突破關鍵技術瓶頸，提升系統的自主決策能力和戰場適應性；另一方面須建立完善的人機協同機制和算法問責體系，確保AI始終處于人類有效監管之下。（王奕陽）

來源：中國國防報

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